基于用户行为预测的智能家居应用策略

杨菊海; 李岩

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基于用户行为预测的智能家居应用策略

首发时间：2019-12-13

杨菊海 ¹
杨菊海，男，北京邮电大学研究生，研究方向智能家居；
李岩 ¹
李岩，1980年，女，硕士生导师，天津大学博士，北京邮电大学博士后。主要从事高速光通信和器件、相干光通信和光信息处理方面的研究。

1、北京邮电大学光电信息学院（信息光子学与光通信研究院）

摘要：随着智能家居用户群体的需求服务越来越大，而目前的智能家居系统是按照预先设定好的规则与模式执行，难以满足用户个性化的需求。针对此情况，提出了基于用户行为预测的智能家居应用策略，通过Apriori算法产生用户日常行为的强关联规则项，以BP神经网络对用户的强关联项进行训练，训练输出预测用户下一项的行为，相比于只使用神经网络预测，以及SVM等数据挖掘算法的对比，所采用的基于强关联规则的BP神经网络算法能满足用户所需求的个性化服务

关键词：智能家居用户习惯规则神经网络预测

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Smart home application strategy based on user behavior prediction

Yang Juhai ¹
杨菊海，男，北京邮电大学研究生，研究方向智能家居；
LI Yan ¹
李岩，1980年，女，硕士生导师，天津大学博士，北京邮电大学博士后。主要从事高速光通信和器件、相干光通信和光信息处理方面的研究。

1、Institute of Optoelectronic information, Beijing University of Posts and Telecommunications (Research Institute of Information Photonics and Optical Communications)

Abstract：With the increasing demand for smart home user groups, the current smart home system is implemented according to pre-set rules and patterns, and it is difficult to meet the personalized needs of users. The smart home application strategy of behavior prediction, the Apriori algorithm generates strong association rules items of the daily behavior of the user, and the BP neural network trains the strong association items of the user, and the training output predicts the behavior of the next item of the user, compared to using only the nerve Network prediction, and comparison of data mining algorithms such as SVM, the BP neural network algorithm based on strong association rules can meet the personalized services required by users.

Keywords： smart home user habits rules neural network prediction

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杨菊海，李岩. 基于用户行为预测的智能家居应用策略[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2019-12-13]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201912-51.

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论文编号	201912-51
论文题目	基于用户行为预测的智能家居应用策略
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